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在香菇栽培中,需要评估其生长发育状态,以便调控栽培环境和采取适当的栽培措施。针对香菇生育期子实体外观特征变化不显著,机器自动采收时部分成熟期香菇子实体易误检和漏检的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv5的香菇子实体生育期识别方法。首先替换YOLOv5模型中上采样模块,采用一种包含上采样预测模块和特征重组模块的轻量级上采样模块;其次在YOLOv5l模型中添加小目标检测层,增加模型对香菇子实体生育期特征信息的提取,提高模型区分香菇生育期和识别小香菇的能力。试验结果表明,改进的 YOLOv5l 模型具有较好的检测能力,平均帧率为 45.25 帧/s,平均精确度均值为92.70%,与SSD、Faster-RCNN、Mushroom-YOLO和YOLOv5相比平均精确度均值分别提升22.6、28.38、6.8和2.5个百分点。该研究方法能够满足对香菇子实体不同生育期识别的精度与速度要求,为香菇子实体生育期识别提供了一种方法参考。 相似文献
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